3 points clés à retenir de XLoD 2024 / Blogs / Perficient

Nos experts en risques et en conformité réglementaire, Carl Aridas et Chandni Patel, reviennent tout juste du XLoD 2024 à New York. L’événement a réuni les plus grandes institutions financières et régulateurs du monde pour discuter de l’avenir du risque et du contrôle non financiers. Avec la participation de plus de 500 professionnels de l’industrie, l’événement a démontré l’engagement inébranlable en faveur de l’innovation pratique dans le domaine.

Utilisation stratégique de l’automatisation intelligente et de GenAI

Les avantages de l’intelligence artificielle générative

Les dirigeants avec lesquels Chandni et Carl ont parlé ont identifié deux principaux avantages de l’IA.

D’abord, il peut automatiser les contrôles et détecter les modèles de fraude plus tôt et de manière proactive, améliorant ainsi l’environnement de contrôle sans avoir besoin d’embaucher beaucoup de personnel. Même s’ils ne sont pas pleinement efficaces au départ, les logiciels d’IA générative réduiront progressivement les faux positifs, améliorant ainsi la valeur des résultats sur les risques au fil du temps.

Deuxième, l’IA peut automatiser de nombreuses tâches banales et de faible valeur effectuées par le personnel chargé des risques, leur permettant ainsi de se concentrer sur des tâches à plus grande valeur. Ce potentiel d’amélioration de l’efficacité et de la productivité a été souligné par de nombreux praticiens du risque lors de la conférence.

Inconvénients de l’IA

Une démonstration mémorable comprenait une vidéo qui n’a coûté que 60 $ et 30 minutes à créer, montrant un cadre parlant couramment l’italien avec sa propre voix. Après la diffusion de la vidéo de 45 secondes, le responsable des risques a expliqué qu’il ne parlait pas italien et qu’il lisait simplement une prévision météo italienne. Cela a suscité des inquiétudes quant à une éventuelle utilisation abusive de cette technologie, soulignant la nécessité de mesures de défense robustes pour prévenir la fraude, telle que les virements électroniques non autorisés.

En outre, un débat simulé dans une salle de réunion a souligné que même si les humains ont des préjugés, il est probable que les programmes d’IA puissent également produire des résultats biaisés. Compte tenu des nouvelles réglementations telles que la nouvelle loi sur l’ARC, exigeant des tests de non-discrimination basés sur les résultats, les gestionnaires de risques doivent veiller soigneusement à être toujours vigilants et à disposer des méthodologies de test requises pour garantir que les programmes d’automatisation n’entraînent pas de discrimination automatisée. .

L’importance de la qualité des données

S’il est généralement admis que l’intelligence artificielle, en particulier l’IA générative, constitue l’avenir du contrôle des risques, plusieurs dirigeants expérimentés du secteur notent que la valeur de l’IA dépend entièrement de la qualité des données fournies au système d’IA générative pour effectuer l’analyse.

De la même manière que les programmeurs ont appris le dicton « garbage in, garbage out » dans les années 1980, un système qui ne dispose pas de points de données de qualité pour dresser un tableau des risques ne sera pas en mesure de déterminer les risques au niveau des transactions. ou niveau produit/systémique plus élevé.

Fréquence des tests de contrôle

Lors d’une table ronde intitulée « Comment créer d’excellents contrôles RCSA », le chef du groupe a demandé combien, parmi les plus de 200 participants professionnels du risque présents, considéraient les tests RCSA comme un exercice annuel de « cocher la case ». De nombreuses mains se sont immédiatement levées.

Au cours de la discussion, plusieurs responsables du risque ont expliqué que leur banque avait l’habitude d’élaborer des objectifs RCSA chaque année, ce qui était devenu un exercice de routine. Cependant, ils ont décidé de tester les contrôles tous les trimestres, en fournissant des rapports d’état en temps quasi réel aux dirigeants et en approfondissant les contrôles effectués chaque année. Cette approche plus fréquente a apporté une valeur significative au programme RCSA de la banque, le transformant d’un simple exercice de cocher des cases en une pratique significative.

Conquérir la conformité

Les informations recueillies par Carl et Chandni lors de XLoD mettent en évidence l’évolution continue au sein de l’industrie. Même si l’automatisation intelligente et l’IA générative offrent d’importantes opportunités pour améliorer l’efficacité et la détection des fraudes, ces technologies posent toujours des défis tels que des biais potentiels et des problèmes de qualité des données qui doivent continuer à être gérés avec soin.

À mesure que l’industrie progresse, il sera crucial de concilier innovation, réglementation et gestion des risques.

Contactez-nous aujourd’hui pour discuter de vos risques spécifiques et de vos défis réglementaires.

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Ce blog a été co-écrit par : Carl Aridas et Chandni Patel